AI数据平台研发工程师（开发套件方向）-Data

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI+大数据平台方向，成长为技术专家或架构师
• 横向拓展至大数据平台的其他领域，如数据湖、实时计算等
• 可向LLM应用、AI Agent等前沿方向深入，或转向技术管理岗
• 结合LLM能力开发AI驱动的数据平台，包括数据开发、运维和治理的工具与平台
• 设计并实现OpenAPI、CLI以及Agent/Skill，使平台具备AI-Native特性
• 优化高并发、高可用的全球多机房架构，提升系统稳定性和可扩展性
• 跟踪业界前沿技术，将AI赋能技术引入团队并落地实践
• 精通Java和Spring生态，具备高并发、性能调优实战经验
• 熟悉LLM应用工程，如Agent Harness框架（OpenClaw、Claude Code）和面向Agent的CLI设计
• 掌握分布式系统设计，熟练使用缓存、消息队列等中间件，理解可观测性、API设计、安全体系
• 对大数据技术栈有基础认知，如Hadoop、Spark、Flink、Airflow等

申请策略

• 在申请时强调对AI驱动数据平台的兴趣，可附上相关技术博客或开源贡献
• 了解字节跳动数据平台的发展方向，准备对AI-Native演进的理解
• 突出Java和Spring的高并发项目经验，提供性能调优的量化成果
• 展示LLM应用项目，如基于Agent Harness的CLI或Agent开发经历
• 强调分布式系统设计案例，尤其是高可用、多机房架构相关经验
• 附带大数据相关项目，如使用Hadoop/Spark/Flink的数据处理经历
• 补强LLM工程能力：熟悉LangChain、OpenClaw等框架，动手搭建过Agent应用
• 深入学习可观测性工具（如Prometheus、Grafana）和API设计规范

面试指南

• STAR法则：情景、任务、行动、结果，量化困难与成效
• 对比方案：阐述不同技术选型的优缺点，展示决策能力
• 分层解耦：从架构层面思考，考虑可扩展性、可观测性、运维成本
• 请介绍一个你主导的分布式系统性能调优案例，具体采用了哪些方法？
• 你如何设计一个面向LLM Agent的CLI工具？需要考虑哪些核心因素？
• 如何保证全球化多机房数据平台的高可用和数据一致性？
• 谈谈你对AI-Native大数据平台的理解，你认为关键能力有哪些？
• 你如何看待Java与Python在大数据/ML中的分工？如何选择？